中国股票市场的波动性研究_EGARCH_M模型的应用

第13卷第5期决 策 借 鉴Vol.13No.5

2000年10月POLICY-MAKINGREFERENCEOctober,2000

股票市场

中国股票市场的波动性研究

)))EGARCH2M模型的应用

陈泽忠,杨启智,胡金泉

(西南财经大学研究生部,四川成都 610074)

摘 要:将GARCH2M模型和EGARCH模型结合起来,分析了我国股市波动性的特点。实

证结果表明,波动性对收益率冲击的反应具有非对称效果,即正冲击所引起的波动要大于同等程度的负冲击所引起的波动,收益率与波动性具有显著正相关关系。

关键词:中国股票市场;波动性;非对称效果;EGARCH2M模型

中图分类号:F830191 文献标识码:A 文章编号:1002-2252(2000)05-0024-04

TheVolatilityofChinapsStockMarket

)))theApplicationoftheEGARCH2MModel

CHENZe2zhong,YANGQi2zhi,HUJin2quan

(GraduateDepartmentofSouthwestUniversityofFinance&Economics,Chengdu610074,China)Abstract:BycombiningtheGARCH2MmodelandtheEGARCHmodel,thispaperconstructsanE2

GARCH2MmodeltoanalysethecharacteristicsofthevolatilityofChinapsstockmarket.Theempiricalresultsshowsthatthevolatilityrespondsasymmetricallytopositiveandnegativereturnshocks,thatis,positivereturnshocksproducemorevolatilitythannegativereturnshocksofthesamemagnitude.Thevolatilityhassignificantaffectiononthestockspreturn.

Keywords:Chinastockmarket;Volatility;Asymmetriceffect;EGARCH2Mmodel

1 引言

许多金融时间序列都具有时变方差的特征,即在一些时期的波动十分剧烈,而在另一些时期的波动又相对平缓。为了刻画时间序列的这一特征,En2gle于1982年提出了自回归条件异方差(ARCH)模型,Bollerslev于1986年又进一步提出了广义自回归条件方差(GARCH)模型。此后,GARCH模型不断得到扩展和改进,国外学者利用这些模型进行了大量的研究,表明GARCH模型及其扩展形式对描述金融

收稿日期:2000-05-15

时间序列的波动性具有非常好的效果。近两年,我国一些学者也利用GARCH模型对我国的股市进行了研究。例如,丁华以上海证券市场的A股指数为对象,分析了股价指数中的ARCH现象,并建立了ARCH(1)和ARCH(2)模型;吴长凤分别对上证综合指数收益率和深证综合指数收益率建立了GARCH(2,1)和GARCH(1,1)模型;魏巍贤等利用上证综合指数收益率和深证成份指数收益率估计了线性GARCH模型和两种非线性GARCH模型(QGARCH模型和GJR模型),并对这3种模型的预测效果作了比

作者简介:陈泽忠(1975-),男,四川成都人,西南财经大学硕士研究生,研究方向:计量经济理论及应用。